sparse-matrix

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は私がto_sparse s.to_sparse(fill_value=0).memory_usage() 4080 を使用してこれを "sparsify" することができます。しかし、私は整数のみの2種類がありs n = 1000 s = pd.Series([0] * n + [1] * n, dtype=int) s.memory_usage() 8080 パンダシリー

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Sklearnが疎行列を与えられたときにValueErrorをスローする

機能が疎行列で表現されているときにSVM分類器が値エラーをスローしますが、機能が密集して表現されるとエラーは発生しません。私は自分のフィーチャセットでOne Hot Encodingを実行し、エンコードされた出力を新しいフィーチャのリストに追加するコードを持っています。 1つのホットエンコーディングの出力が.toarray（）を使用して密な配列に変換されると、私のSVM分類器は正常に動作します。

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Pythonを使用して非常に大きなテーブルを与えられた行列を効率的に埋める方法は？

私は3つのカラム 'customer'、 'item_id'、 'ct_id'を持っていますが、行は約300万です。ユニークな 'item_id'には20350エントリがあり、 'customer'には 2485エントリがあります。各顧客は、20350種類の品目の中から任意の数の品目を購入することができる。目的は、表に基づいて推奨システムを構築することである。最初に、2485x20350の行列を

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疎なscipy行列での放送の使用

numpyの配列Zの形は(k,N)で、第2の配列Xの形は(N,n)です。 H = Z.reshape((1, k, N)) * X.T.reshape((n, 1, N)) これは正常に動作し、驚くほど速いです： numpy放送を使用して、私は簡単にそのスライス行Xの列を掛けてきた配列Zある形状(n,k,N)で新しい配列Hを得ることができます。今、Xは非常にまばらです。この操作をスパース行列

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Pythonの比較トークン化リスト

は、私はそれは巨大なデータセットに適用されるように、この問題への最速-可能な解決策を必要としますリストのリスト： r=[['abc','def'],['bcd','cde'],['abc','def','bcd']] rの各リストをマスターリスト（m）と比較してリストの新しいリストを生成したいと考えています。この新しいオブジェクトは、mの順序に基づいた一致の場合は1、不一致の場合は0になります

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double型のスパース行列の疎なダブルリターン

Matlabでは、疎なダブル（1,1）を単なるdouble型の値に変換する方法を教えてください。この中にこの S = sparse(1234567) S = (1,1) 1234567 のように二重の値 S = 1234567 私は疎行列をカウントし、これをやっているので、合計は斧値の値戻り発生を==が、スパースに必要ダブルコンテキスト。

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空の疎行列に列を入れよう

疎な柱状行列から別の（空の）疎な柱状行列に列を入れたいと思います。玩具コード： import numpy as np import scipy.sparse row = np.array([0, 2, 0, 1, 2]) col = np.array([0, 0, 2, 2, 2]) data = np.array([1, 2, 4, 5, 6]) M=scipy.sparse.csc

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scipyで疎行列を作成するときに重複トリプレットの代わりに上書きする

トリプル形式データ（行、列およびデータ配列）から疎行列を作成するには、デフォルトの振る舞いですべての重複のデータ値を合計します。上書きする（または何もしない）ようにこの動作を変更することはできますか？例えば：ここ import scipy.sparse as sparse rows = [0, 0] cols = [0, 0] data = [1, 1] S = sparse.coo_

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異なる次元の2つの疎行列を積み重ねる

私は2つの疎行列（sklearnHashVectorizerから作成され、各組は特徴に対応しています。私は後でそれらをクラスタリングに使用するためにそれらを連結したいと思う。しかし、2つの行列の行次元が同じではないため、次元の問題に直面しています。ここは一例であり： Xa = [-0.57735027 -0.57735027 0.57735027 -0.57735027 -0.57735027

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スパース行列の追加条件は

私はスパース行列を追加するためのコードを読み取り、この条件に出くわした if(sp1[0][0] != sp2[0][0] || sp1[0][1] != sp2[0][1]) { printf("Invalid matrix size "); exit(0); } 非ゼロの行と列の数が同じである必要があります理由を理解できませんでしたか？申し訳ありません私は初心者で